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    <title>浏阳德塔软件开发有限公司 女娲计划</title>
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    <br/>
    <br/>
    <br/>第十四章_DNA搜索与筛选应用
    <br/> 作者: 罗瑶光, Author:Yaoguang.Luo<br/>
    <br/>
    <br/>应用
    <br/>
    <br/>DNN分词词汇花. refer page 下册80~
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_5.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>三维词汇花例子
    <br/>
    <br/>DNN 词汇花综合筛选观测: 通过选出一篇数据文字, 进行DNN计算后得到紫色tag标识,
    然后在三维词汇花组件中进行相应的功能计算展示输出, 并进行主界面的筛选组件过滤和筛选输出结果.
    <br/>
    <br/>DNA搜索的应用实现
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_6.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>在没有设计元基之前, 我便设计了多种完整的数据聚类搜索函数. 我一直在思考,
    (稍后我会加非元基搜索的多种实例展示. ) 如果加入了元基计算, 要达到怎么样一种预期效果,
    快, 广, 准, 是必要的. 其次？ 我想到很多, 但终究不如实践与推导. 于是我设计
    了这个计算模式的版本如图. 效果不错, 但很粗糙, 因为是我的第一代元基搜索. 我一会一直优化它.
    这个两张搜索 关于风湿性风寒, 筛选出了白芷, 我结合中医看了下, 筛出的都是君药, 我之后会
    按书上的意思推选出臣药 出来. 让计算观测功能更加丰富, 严谨, 准确
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_7.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>简单介绍下中药本草页面的逻辑上面横条是全局栏目, 用于 搜索, 筛选, 观测和全局控制,
    中药页的上部分是一个六行显 示的表格, 默认排序输出价值元组. 下面则是数据观测部分, 从一维
    的线性文本, 2 维的图片数据, 到三维的属性花, 组成了数据 分析的核心部分. 现在, 经络和性味
    的元基筛选已经成功, 如上图展示
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_8.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>上图通过无关性味的E 元基过滤后, 搜索麻风 列出的中医方剂进行 DNN 深度分析价值词汇,
    然后进行三维属性聚类观测, 此时, 中医药页面显示其相关对症的有价值中药列次在表格中方便查阅.
    之后这元基变换函数我会升级在数据变换 API中. 同 时, 上面的应用是中医方剂和中医本草两个页面
    进行耦合操作, 然后在三维图中观测, 养疗经的全局分类依次打分排序体系支持多种 复杂的分析操作.
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_9.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>上面这张图的原理是点击方剂元组后, DNN 展示的数据词汇(根据不同的精度, 词汇数目可以控制)
    进行分类, 分类后的第一 层展开, 开始进行第二层功效搜索, 进行聚类. 这样一分一聚 就生成了DNN
    三维词汇花的骨架结构. 如图 乌燕一药含有 苦参, 苦参有治疗痈肿的功效.
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_10.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>上面这张图方便在药物聚类搜索后查看其主要禁忌, 于是我设计了这个功能组件.
    之后禁忌属性也会全部语义方式元基肽化.
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_11.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>上面这张图恰好与 DNN 观测相反. 我将乌燕一方剂进行主要功效拓扑, 然后每一个有价值功效分类进行
    相关对症的药物聚 类展示, 如图, 乌燕对传染性疾病有价值, 传染病对症的药物有熊胆(黄疸类肺皮血肝胆部
    等疾病). 入手足疾病, 桂花治疗手痛. 如果关联有疑惑, 于是可以通过中药页表格搜索进行持续傻瓜化搜索.
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_12.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>第四节DNA筛选的动机
    <br/>
    <br/>上面这张图, 通过元基的经络和性味筛选后, 再过滤风险中的标识文字, 于是禁忌三维花开始清晰.
    通常一味药的功效越 强, 毒性就越大, 禁忌就越多, 于是禁忌观测将这类危险级别高的药物在这里
    进行了归纳观测.
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_13.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>上面这张图为 搜索白术后出现的 DNN 价值词汇, 如果其中词汇属于功效则进行第二次对症药物搜索,
    因为搜索的数据太 多, 为了方便清晰显示, 于是进行 T 坐标进行时间轴控制避免花屏
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_14.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>上面这张图展示了白术的属性列分类进行 PCA(主要成份显示)显示. 如白术, 进行禁忌, 功效,
    用量, 性味进行分类扩展, 其功效在进行 PCA 扩展 益气, 健脾, 治疗溃疡, 在搭配上可以和茯苓
    黄芩入伍等. 在用量上一般在 6-12 克炮制中药.
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_15.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>上图的西药 DNN 关联, 不多解释了, 西药的数据类似 中药方剂页 DNN 功效聚类显示, 同理.
    上图点击肿痛按胶囊, 图中显示有治疗肿胀作用, 而肿胀的对症西药也有很多, 如甘露醇, 醇类,
    激素类等, 该药有缓解疼痛, 治疗溃疡等作用, 其对症药物也有很多显示, 如图, 方便职业医生的查询思维拓展.
    <br/>
    <br/>第五节 DNA筛选的应用需求
    <br/><img class="banner_img" style="width: 100%" src="../images/5_7108/14/14_16.jpg"
              alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>目前养疗经采用的元基筛选属于混合语义元基进行单元基筛选. 之后, 随着语义语料库的
    丰富和全部文字肽化, 准备 进行三元基词汇筛选
    <br/>
    <br/>Implements of 3-Dimensional DNN lexical flowers.
    <br/>
    <br/>PAGE258, the 3-Dimensional and observational lexical flowers,
    where showed POS arrangement, PCA of text mining, and word
    segmentation. First input a text do the word segments, then did a word
    statistic, and the Deta parser mind-read procedures, to find Its DNN
    tokens, and rendered the PCA lexicons by each DNN token's score.
    Finally built a mapped result to respond to the lexical flower's
    engine, YangLiaoJing, and prepare to show Its 3-Dimensional
    demo-reflections by using JOGL 3D API. Not only the mapped result could
    be filtered by scale vernier, also the rendered lexicons flower could
    be. The scale vernier could explain more factors here the schedule
    controlled the amounts of lexicons, nodes of lexicons, and classes of
    lexicons. Amounts of lexicons means petal clusters under the same
    functional lexicons, such like an Umbrena, for example '轻身', '止渴', '明目'
    under '苦参' etc. Nodes of lexicons means a classification of the
    determined attributes where expanded as a blooming flowers, for
    example '苦参','酒' etc. Classes of lexicons means a whole layers of this
    lexicon flower, for example '乌燕病名'. The scale vernier could make more
    procedures of scheduling, filtering, abstracting and expanding etc.
    <br/>
    <br/>The author YaoguangLuo 稍后优化语法
    <br/>

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</body>